基于SVM的图像分类研究

支持向量机（SVM）是一种优秀的分类方法,灰度共生矩阵（GLCM）是一种很好的纹理分析方法;本文研究了图像的颜色、纹理等特征对利用支持向量机进行图像分类的影响,提出了一种使用灰度共生矩阵进行综合特征提取的SVM图像分类方法。实验结果表明SVM方法的可行性和有效性,并得出图像综合特征的提取有利于分类效果的提高。     

基于SVM的图像分类研究

支持向量机(SVM)是一种优秀的分类方法,灰度共生矩阵(GLCM)是一种很好的纹理分析方法;本文研究了图像的颜色、纹理等特征对利用支持向量机进行图像分类的影响,提出了一种使用灰度共生矩阵进行综合特征提取的SVM图像分类方法.实验结果表明SVM方法的可行性和有效性,并得出图像综合特征的提取有利于分类效果的提高.     

基于模式识别与灰度共生矩阵的神经元图像分类

为了实现自动高效且结果准确的生物神经元识别,提出一种基于模式识别与图像灰度共生矩阵特征的神经元自动分类方法。该方法通过对生物神经元图像预处理,计算图像的灰度共生矩阵,统计各图像灰度共生矩阵属性值的平均值和标准差,构建生物神经元类别的特征空间,利用模式识别中的人工神经网络方法建立特征空间与神经元类别之间的映射关系。采用收集的160幅生物神经元图像对该方法进行实验分析,测试集的识别正确率达93.8%。研究结果表明,结合模式识别与图像灰度共生矩阵特征的生物神经元图像自动分类方法具有较高的准确性与可靠性。     

基于可重构计算技术的实时图像识别系统研究

提出了一种基于特征模板匹配的自动识别算法并将其在可重构平台上实现.实验表明,所设计的自动目标识别系统可以显著的提高识别率、减少识别时间并有效的降低了功耗.     

基于灰度共生矩阵和BP神经网络集成的纹理图像分类

通过对灰度共生矩阵的分析,提取图像的纹理特征参数,并用BP神经网络集成的方法对Brodatz纹理库图像进行分类,仿真结果显示,其分类效果优于单一的BP神经网络,可有效提高分类识别率。     

不同预处理方法结合特征的食管癌图像分类

为了探讨不同的预处理方法,结合形状和纹理特征,对新疆哈萨克族食管癌图像的分类效果,通过采用锐化、中值滤波结合锐化和中值滤波结合直方图均衡化三种方法对溃疡型和缩窄型食管癌图像进行预处理;然后提取Hu不变矩形状特征和灰度共生矩阵纹理特征;最后用K最近邻(KNN)分类器分类,以验证预处理方法对图像的功效和特征的分类效率。结果表明:锐化预处理后图像的Hu不变矩、灰度共生矩阵和混合特征分类准确率分别为93. 27%、73. 35%、92. 91%。可见锐化方法能突出图像细节,提高特征的代表性; Hu不变矩形状特征的分类效率优于灰度共生纹理特征的分类效率,锐化滤波结合Hu不变矩形状特征更适合新疆哈萨克族食管癌的分类研究。     

一种一维可重构计算系统模型的设计

文章提出了一种PE个数可配置的一维可重构计算系统模型,设计了PE间3种重构模式和PE内3种重构模式,大大简化了系统配置信息。建立C++描述的周期精确级系统模型,映射复数矩阵乘算法,分析比较不同PE内重构模式、同一PE内重构模式不同PE个数下系统的计算性能。实验结果表明,2-PE系统简单、灵活而高效。     

基于特征共生矩阵的图像分类方法研究

针对词袋算法(BOW)忽略局部特征空间关系的弱点,本文提出了基于特征共生矩阵的图像表达方法。该方法利用局部特征的空间共生统计代替直方图统计,充分考虑了局部特征的空间关系,增强了对图像的表达能力。实验利用标准的景物15数据库,在灰度、尺度不变特征变换(SIFT)和局部二进制模式(LBP)3个特征空间,比较了本方法、词袋法以及空间金字塔方法(SPM)的图像分类性能,结果表明本方法比词袋法的图像分类性能分别高出21.2%、6.4%、4.67%,在灰度及LBP空间,本文方法比空间金字塔法分别高出17.07%、3.87%。     

基于灰度共生矩阵的高效积分图像计算(英文)

基于局部特征描述符的主要方法正在被用于纹理分类、目标检测和识别.灰度共生矩阵(GLCM)是一个体现纹理图像的很流行的方法,也被证明是一个非常强大的纹理分析工具.灰度共生矩阵所带来的子图像重叠非常严重,要花大量的时间去计算.本文提出一种高效灰度共生矩阵的计算方法,并通过实验结果来显示其效率.     

关于可重构性的进一步研究

本文推广了文[1]中的可重构性概念,提出了完全(i,j,Ti)可重构性这一更一般的概念,用几何方法给出了完全(i,j,Ti)可重构性的充要条件,并由此得到另一种可重构性指标表达式。     

基于图像采集与人脸比对的门禁控制

基于FPGA的嵌入式SOPC方案进行高速图像采集与门禁控制,设计开发了人脸门禁考勤控制管理系统.构建了图像采集与控制的硬件平台;给出基于Gabor小波变换的个性化特征提取算法,采用不同频率和方向角的Gabor小波变换提取人脸个性化特征;阐述了基于弹性模板匹配和SVM的分层次人脸比对识别方法;在VC++环境中,采用不同的阈值对系统进行测试.结果表明,该系统实现了特征向量的降维,可以有效提高人脸正确识别率,降低了人脸比对误识率,并提升了识别速度.     

基于DSM的可重构多DSP并行处理架构

提出一种基于DSM的可在线重构多DSP并行处理架构,采用基于自定义内部总线的信息传递服务,在分布式物理内存上实现了统一编址的共享内存模型,减小了DSP之间的数据传递开销;设计基于VME总线的在线重构来实现针对消息传递服务的重定义,增强了并行计算架构的通用性.实验表明,采用此DSM能减小了并行DSP对共享数据同步访问开销,满足多轴精密同步运动控制系统需求.     

基于FPGA的纸币图像采集系统设计

为实现清分机对纸币图像快速准确地采集,提出了一种基于FPGA的图像采集系统设计.系统由CIS采集模块、A/D转换模块和FPGA与DSP之间数据传输缓存模块组成.讨论了采集系统的结构和FPGA对于各模块的逻辑控制过程.这种设计具有功能集成、实现简单和修改方便等优点,能得到满意的图像结果.     

基于嵌入式Windows CE的图像采集与显示系统

阐述了一套基于嵌入式Windows CE的图像采集和显示系统。研究设计基于ARM和FPGA相结合的应用于图像采集和显示人机界面嵌入式平台,并给出系统方案设计和工作流程,给出了DMA驱动程序的详细设计思路,以及应用程序实现的方法。     

基于SOPC技术的服装压力测量系统中自定义IP设计

为了测量服装作用于人体的压力,设计了一款基于SOPC技术的自定义IP核.IP核主要由ADC控制逻辑和FIFO组成,分别由VHDL硬件描述语言和SOPC Builder软件提供的LPM模块实现.实验结果表明,该自定义IP核设计可行,能够实现对服装压力的连续采集.     

基于DSP和FPGA的模块化实时图像处理系统设计

研究了一种基于ADSP21060和FPGA的非致冷红外成像与智能跟踪的模块化高速实时红外图像处理系统,分析了该系统中接口板、DSP板和显示板之间的系统工作原理和信号流向．通过在此系统上运行实时红外图像的目标检测、智能跟踪等算法,试验表明：通过监视器观察目标跟踪效果明显,已经达到系统设计要求．系统动态可重构、模块化、可扩展,并且实时性好、计算效率高、工作稳定可靠。     

云计算在手机短信分类中的应用研究

云计算技术的应用领域之一就是信息安全,采用kNN分类算法,在基于云计算的环境下,采用HBase数据存储方式存储比对库短信、待测短信和短信特征集,使用MapReduce技术解决短信预处理和分类阶段的各项任务.在有5台PC机的计算机集群环境下,采用改进的k条短信选取规则和分类计算规则下,使得单位时间内分类短信的数量比提高到4,短信识别率最高达到93.5%.     

基于FPGA和DSP的高速图像处理系统设计

介绍了一种基于现场可编程逻辑阵列和数字信号处理器协同作业的高速图像处理嵌入式系统。借助于单片双口RAM,设计了一种新颖的数据传输结构,并利用乒乓技术实现对实时高速图像数据的缓冲。整个系统的工作流程在FPGA和DSP的分工及协作下完成,这比使用单片DSP建立的处理系统性能提高25%左右。该系统具有可重构性,方便其它算法在该系统上实现。     

基于大滞后磨矿分级系统的动态分支预测转移控制技术

针对较难控制的大滞后过程对象,提出动态分支预测转移控制技术,使控制回路在运行过程中始终保持最佳运行状态,最终提高工业过程设备的运行效率.通过在控制过程中增加对被控对象输入输出之间相关性的跟踪及处理,在基本预测控制算法的基础上再增加一个预测控制变量协调决策层,可在线任意拟合,利用反馈校正的滚动优化策略进行记录及优化,获得被控对象输入输出之间相关性及相应控制策略的动态分支预测转移控制表,结合系统设定值进行区间控制和约束保护措施,在暂态响应和稳态性能之间取得折衷,使控制效果得到明显的改善,不但增强输入控制量的规律性,而且提高响应的快速性和准确性.仿真实验表明模型的在线辨识精确,可以保证系统的鲁棒性能和预期的控制性能.